Ik audit jouw rag-pijplijn en herstel de nauwkeurigheid van ophalen en machtigingen

Geeft jouw RAG-app de verkeerde chunks terug, mist het voor de hand liggende antwoorden of laat het mensen documenten zien die ze niet mogen zien?

Ik voer een audit uit op retrieval pipelines en vertel je precies waar het misloopt. Chunking die tabellen en koppen uit elkaar trekt, embeddings die niet overeenkomen met jouw domein-taal, geen herranking waardoor de beste chunk op positie negen belandt, en permissiefilters die pas na retrieval worden toegepast in plaats van in de query.

WAT JE KRIJGT

Een schriftelijk rapport van wat er mis is, gerangschikt op impact

Specifieke fixes met de onderbouwing, geen generieke adviezen

Retrieval-kwaliteit gemeten voor en na

Permissie-scope gecontroleerd aan de hand van echte gebruikersrollen

Ik bouwde een permissie-gevoelig RAG-platform op een enorme bedrijfskennisbasis: tenant- en ACL-scope toegepast binnen de retrieval query zodat ongeautoriseerde tekst nooit in de prompt terechtkomt, hybride zoeken met herranking, structuur-gevoelige chunking en traceerbaarheid naar document, sectie en pagina.

rag audit

rag pipeline

vector search

llm-integratie

Stuur mij jouw stack en een paar queries die slechte antwoorden geven. Ik vertel je wat waarschijnlijk mis is voordat je bestelt.

Stuur een bericht voordat je bestelt zodat ik de scope kan bevestigen.